Calitate retrieval
Tehnici de îmbunătățire a regăsirii: hybrid search, reranking, chunking, top-k.
Cum reduce RAG halucinațiile: grounding și citarea surselor
Grounding, citare la nivel de frază și abținere: cele trei mecanisme prin care un sistem RAG reduce efectiv halucinațiile, nu doar în aparență.
Ce este semantic search și cum diferă de full-text
Semantic search caută sensul, nu cuvintele exacte. Vezi cum diferă de full-text și BM25, unde eșuează fiecare și când ai nevoie de amândouă.
Hybrid search și reranking în RAG: similaritate vs relevanță
Similaritatea cosine nu e relevanță. Hybrid search (BM25 + vectori) și reranking cu cross-encoder cresc recall și NDCG — cu cifre reale, nu presupuneri.
Cum evaluezi un sistem RAG: metrici de retrieval și de generare
„Pare mai bine" nu e o metrică. Separi retrieval de generare, măsori cu recall@k și faithfulness, construiești un golden test set și folosești LLM-as-judge corect.
Strategii de chunking pentru RAG: cum împarți documentele
Fixed-size, recursive, semantic sau document-aware? Cum alegi strategia de chunking pentru RAG după tipul documentului, cu chunk size și overlap.
De ce eșuează un sistem RAG în producție (și cum eviți)
Un sistem RAG care merge perfect în demo se prăbușește în producție din cauze previzibile. Vezi cele 7 puncte de eșec și cum le previi înainte de lansare.